幾天前看到一則影片，是關於完全無人化披薩店的服務銷售過程。
客人進入店內，面對自助點餐機，按下他想要的披薩口味，後端的機器人廚房，便開始動作了。
機器人手臂取出麵團，壓成適當大小的餅皮，在上面依序塗醬、擺料，然後再由機器人手臂將它盛起，放進烤箱內加熱。烤熟後的披薩會直接進入後端的輸送帶，進行紙盒包裝。當出口燈亮起，閘門打開時，你就可以獲得一份，零人工製作包裝好的美味披薩了！連機器人都可以現場「手工」製作披薩了，很需要人力的餐飲業岌岌可危、備受威脅。這時候你還樂觀的認為醫療業不可能被AI取代嗎？
AI首度戰勝人類
在2016年，Google AlphaGo與人類世界(圍)棋王對弈，以四勝一敗的最終成績轟動了全世界。AlphaGo是如何能夠和人類下棋的呢？
團隊人員一開始先是給它灌輸三千萬步的棋譜，來讓AI系統學習下圍棋，之後AI也開始不斷地與自己對弈了百萬局，並記錄下每一局的成功和失敗結果，甚至系統已經到達可以「自省」的能力。
在和棋王實際對弈時，AlphaGo的能力已經可以計算出，接下來的50步棋路，以及應對措施。經過深度學習、如此完美的AI，讓棋王在宣布退役的時候，也感嘆地說道：「即使拿到第一名，我也不是世界冠軍。」
當時仍在接受專科護理師訓練的我，也在電視新聞中關注到這則消息。心想，只要灌入大量的棋譜讓電腦去學習和運算，就可以得到「應該、可行」，或是「正解」的棋路答案。那麼如果灌輸給AI大量的醫學教科書、文獻、案例、研究結果，然後讓系統去統整歸納，是不是也可以得出一個診斷和處置結果？
這不就跟我現在學習，如何做鑑別診斷的方式，是一樣的嗎？只是我是人腦，得用填鴨吃記憶吐司方式，強迫自己背起來，考試被問到的時候，還要能想得起來，還要能合理、對的上答案。而人腦有限，還有太多變因素干擾，而電腦只要運作順暢，總是不會辜負你的期待。把這樣的概念運用到AI深度學習上，我現在還需要那麼認真念書嗎？只要把得到的資料輸入進去，按下Enter，一鍵完成。
這就讓我腦中浮現了未來的畫面：
我幻想中的人工智能醫院
小明感到身體不適，因而走到醫院，對著電腦螢幕點選了自己的症狀，經過電腦輸入運算之後，系統得出幾個可能的初步診斷 (病史收集)。
然後小明躺上了輸送台，運轉帶把他傳送到第二階段的理學檢查站，量測體溫心跳血壓、聽心音、呼吸音、腸音，叩診、觸診，電腦會收集音軌並註記。再用影像方式掃描全身外觀，並利用熱影像儀定位出發炎部位 (身體評估)。
收集完這些資料後，依照數據結果，分析出可能的診斷後，輸送帶進入到第三階段的實驗室、影像學檢查，帶小明去抽血、照X光等等，並先給予基本的處置，如氧氣、輸液等。
待所有報告都出來，診斷也差不多有了！有了診斷和各項數據，標準的治療和處置計劃，也都可以運算出來了。
這些步驟，都很有可能可以發展到完全無人化喔！況且，灌輸超大量數據的AI，經過精密的計算，其誤診率說不定還比人類還低呢！
只要能做到標準化，AI就有機會取代
「至少外科醫師還能保住飯碗吧？！即使達文西機器手臂，也是需要有人在背後操作啊！」
難道你覺得手術的部分，就不可能被取代了嗎？
不要小看科技的進步和發展。當AI系統可以掃描環境、身體，評估身長、寬度、深度，便可以依照數據，去判斷各個器官在人體中相對應的位置。
接下來....，就像是食品工廠般的標準化流程，你應該可以想像得出來，AI會如何幫人類開刀了。
所以簡單來說，只要技術能夠被拆解成流程，就能夠發展成自動化。所以各位醫師啊~你們要不要開始緊張了呀！?
是AI控制人類？還是人類控制AI?
難道人類完全沒有反制的能力嗎？
當然有！不要忘記，這些AI也都是人類去賦予給他們「生命」的(程式碼)，因此我們還是有最終的主導權。只是...，在這波的科技潮流下，你是要隨波逐流而被淹沒？還是要站在浪頭上，享受征服的快感？
並不是一定需要會編寫程式碼的人，才能夠在未來存活下來。而是要去思考，你有什麼能力是不會被取代的？這才是面對未來世界的生存法則。
就像是Google學術搜尋首頁，出現的那句話：「站在巨人的肩膀上」。能夠站穩在AI的肩膀上，駕馭控制AI，便可與之一同乘風破浪。
